上周大事件：中国东航荣获2025CAPSE多项大奖、“上海—北京大兴”两舱试点“线上选餐”、携手菜鸟推进航空维修数字化转型

当地时间6月(yuè)6日，苹果机器学习研究中心发表论文《思考的(de)(de)幻象：通过问题复杂性的视角理解推理模型的优势与局限》。论文作者(zuòzhě)包括谷歌大脑联合创始人Samy Bengio（图灵奖得主Yoshua Bengio的弟弟）。

该论文认为(rènwéi)，现有的推理模型看似会“思考”，但其实并没有稳定、可理解的思维过程，所谓的推理思考只是一种“幻象(huànxiàng)”。

论文发布(fābù)后引发(yǐnfā)AI圈热议，被部分观点解读为“苹果否定所有大模型的推理能力”。也(yě)有研究人员提出反驳(fǎnbó)，认为苹果的测试方法存在问题。AI研究者Lisan al Gaib在复现论文中的汉诺塔(hànnuòtǎ)测试后发现，模型根本不是因为推理能力不佳而失败，而是因为输出token限制。

图片来源(láiyuán)：论文《思考的(de)幻象：通过问题复杂性的视角理解推理模型的优势与局限》

苹果“炮轰”AI推理模型：所谓的思考只是一种“幻象(huànxiàng)”

论文指出(zhǐchū)，OpenAI、Anthropic、谷歌和DeepSeek等公司纷纷推出带有“链式(liànshì)思考”（Chain-of-Thought，CoT）能力的(de)模型，并声称它们更(gèng)接近“类人思维”。

然而，该论文(lùnwén)认为，现有的推理模型看似(kànshì)会“思考”，但其实并没有稳定、可理解的思维过程，所谓的推理思考只是一种“幻象”。

苹果团队认为，在实验设计(shíyànshèjì)上，现有评估(pínggū)主要集中在既定的数学和编码基准上，通过判断模型最终答案(dáàn)是否正确来(lái)评估其能力，这种方式可能存在数据污染，即模型在训练时可能见过类似题目。此外，这些评估大都缺乏对“思考过程质量”的分析。

为此，苹果团队设计(shèjì)了四类谜题环境，包括(bāokuò)汉诺塔、跳棋交换、过河问题和积木世界，通过精确控制(kòngzhì)谜题难度，来测试推理模型的推理能力。

图片来源：《思考的幻象：通过问题(wèntí)复杂性的视角(shìjiǎo)理解推理模型的优势与局限》

推理模型并未解决模型能力瓶颈(píngjǐng)

实验结果显示(jiéguǒxiǎnshì)，面对低复杂度任务，非推理模型(tuīlǐmóxíng)比(bǐ)与之对应的推理模型更准确高效。当问题复杂度适度增加，推理模型优势显现，性能超过非推理模型。

但当问题难度超过一定临界点时，两类模型性能均严重下降(xiàjiàng)，准确率为零。这表明，推理模型并没有实际性(shíjìxìng)地解决模型的能力瓶颈。

图片来源：《思考的幻象：通过问题(wèntí)复杂性的视角理解推理模型(tuīlǐmóxíng)的优势与局限》

面对(miànduì)难题，直接“躺平”

同时，研究还发现，随着问题(wèntí)复杂度的增加，推理模型在初期会投入更多的思考token。然而，当(dāng)问题难度达到某个临界点时，模型推理能力就会发生崩溃(bēngkuì)，思考不增反降。

这表明，推理模型似乎存在一个内在的“缩放限制(xiànzhì)”。当它(tā)预感到问题过于困难无法解决时，即便有充足的计算预算（token limit），它也会选择“躺平”，减少思考(sīkǎo)的努力。

过度思考，连“抄作业(zuòyè)”都不会

此外，研究人员不仅关注(guānzhù)最终答案，还分析了推理痕迹——即给出答案之前生成的(de)逐步(zhúbù)“思考”过程。他们发现，在简单的问题(wèntí)中，模型往往在早期就找到了正确的解决方案，但随后继续进行不必要的思考。

在(zài)中等复杂度的问题中，模型往往在推理过程中走错(cuò)路径，最终在“思考”的后期才找到正确的答案。但在高复杂度的问题中，准确度为零，推理变得混乱或不连贯(bùliánguàn)。

更令人担忧的(de)是，在汉诺塔任务中，研究人员直接在提示词中(cízhōng)提供了完整的解题算法，要求模型仅仅是“执行”这个算法。但模型的表现没有任何改善(gǎishàn)，依然在相同的复杂度上崩溃。

苹果论文引(yǐn)争议：测试设计存在缺陷？

苹果此次发布的论文在AI圈(quān)引发了不小的争议。

AI研究者Lisan al Gaib在复现论文中(zhōng)的汉诺塔测试后发现，模型(móxíng)根本(gēnběn)不是因为推理能力不佳而失败，而是因为输出token限制。

也就是说(yějiùshìshuō)，不是模型不会解答，而是无法输出如此多的内容。

GitHub软件工程师Sean Goedecke称，存在复杂性阈值并不(bù)意味着推理模型“实际上(shíjìshàng)并不推理”。

Sean表示，即使没有推理到第十一步，但前十步仍是在推理。“根据我自己(zìjǐ)测试的(de)结果，模型很早就决定数百个算法(suànfǎ)步骤太多了，根本无法尝试，因此它们干脆不开始。”

Sean举了一个例子，“有多少人能(rénnéng)坐下(zuòxià)来正确(zhèngquè)地算出一千步汉诺塔(hànnuòtǎ)？有很多人能做到，但也有很多做不到。那么，那些算不出答案的人就没有推理能力吗？当然有！他们只是没有足够的认真和耐心去手动完成一千次算法的迭代。”

著名AI越狱提示词专家Plenny the Liberator直言，如果我是苹果CEO，看到我的团队发表一篇只专注于记录当前方法(fāngfǎ)局限性的论文(lùnwén)，我会当场解雇所有(suǒyǒu)参与者。

AI博主henry表示，“苹果作为世界上最富有的公司，拥有无与伦比(wúyǔlúnbǐ)的优势，全力押注人工智能，许下无数承诺，但被所有人瞬间超越(chāoyuè)。赛程已进行两年，却一无所获，于是写了这篇论文说(shuō)这一切都是(yīqièdōushì)不重要的。”

WWDC在即，苹果“酸(suān)了”？

图片来源：苹果(píngguǒ)官网截图

部分观点认为，苹果发布质疑推理模型能力的论文(lùnwén)是“吃不到葡萄(pútáo)说葡萄酸”。

北京时间(shíjiān)6月10日凌晨1点，苹果年度开发者大会（WWDC 2025）即将(jíjiāng)拉开帷幕。然而，外界普遍认为，这次活动在AI方面的进展可能(kěnéng)有限，备受期待的Siri升级也将继续缺席。

据外媒报道，此次(cǐcì)WWDC上苹果在AI方面的更新不会带来(dàilái)太多惊喜。科技记者马克·古尔曼(gǔěrmàn)发文透露，苹果今年WWDC中关于AI的内容预计会比较少，甚至可能“令人失望”。

在去年WWDC上发布(fābù)苹果智能（Apple Intelligence）时，苹果曾高调宣布对语音助手Siri进行(jìnxíng)“彻底重构”，新Siri应该更(gèng)聪明、更懂用户、能够理解并执行复杂任务。然而，一年过去，Siri的(de)升级却迟迟未见实质性进展。

据多位前苹果(píngguǒ)员工透露，苹果AI领域的进展不顺，部分原因在于(zàiyú)公司内部领导风格的差异和组织间的协作问题。

另一方面，苹果(píngguǒ)在(zài)AI领域的探索，也受到了技术路线选择和(hé)隐私(yǐnsī)政策带来的双重影响。苹果一直以来引以为傲的“隐私至上”原则，在AI时代给其带来了一些新的负担。一位熟悉苹果AI和软件开发工作的人表示：“在苹果公司开发AI的过程中，做任何事情都可能遇到很多‘不’，你必须与负责(fùzé)隐私的部门反复沟通协调(xiétiáo)才能推进工作。”